Ինչպե՞ս կարգավորել առանցքի պիտակների դիրքը Matplotlib-ում:

Երբ մենք կատարում ենք տվյալների վիզուալիզացիա Matplotlib-ում՝ օգտագործելով ենթաշերտեր կամ սյուժեներ, կարևոր է առանցքը ճիշտ պիտակավորել և անհրաժեշտության դեպքում կարգավորել առանցքի պիտակների դիրքը, որպեսզի դրանք չհամընկնեն գծապատկերում առկա այլ տարրերի հետ: . Սա կարող է օգնել օգտվողներին հեշտությամբ հասկանալ ներկայացված տվյալները:

Պիտակներ ստեղծելու և պիտակները կարգավորելու համար մենք կօգտագործենք Matplotlib գրադարանը, որն օգտագործվում է տվյալների բարձրորակ վիզուալիզացիաներ ստեղծելու համար: Այս հոդվածում կքննարկվեն Matplotlib-ում առանցքի պիտակների դիրքը կարգավորելու տարբեր մեթոդներ: Նույնի համար մենք կօգտագործենք ենթահողեր:

Մատպլոտլիբ

Matplotlib-ը գրադարան է, որը հիմնականում օգտագործվում է Python ծրագրավորման լեզվի և NumPy-ի գծապատկերների և սյուժեների գծագրման համար, որի ընդլայնումը թվային մաթեմատիկայի համար: Tkinter, wxPython, Qt և GTK GUI գործիքների հավաքածուները կարող են ներառել դիագրամներ, որոնք օգտագործում են իր օբյեկտի վրա հիմնված API-ն:

Matplotlib.pyplot-ը հրամանի ոճի մեթոդների հավաքածու է, որը թույլ է տալիս matplotlib-ին գործել MATLAB-ի նման: Յուրաքանչյուր pyplot ֆունկցիա ինչ-որ կերպ փոխում է պատկերը, լինի դա գծագրման տարածք ավելացնելով, գծեր գծելով, պիտակներ ավելացնելով և այլն: Ընթացիկ գրաֆիկը և գծագրման տարածքը պահվում են matplotlib.pyplot-ում ֆունկցիայի կանչերի միջև, և գծագրման գործառույթները միշտ կիրառվում են: առանցքների ակտիվ հավաքածուին:

Ենթահողեր

Matplotlib-ի ենթահողերը թույլ են տալիս մի քանի սյուժեներ կամ գծապատկերներ ցուցադրել մեկ նկարի մեջ: Մենք կարող ենք միաժամանակ համեմատել և վերլուծել տվյալների բազմաթիվ հավաքածուներ ենթահողերի օգնությամբ: Սա հեշտացնում է միտումների, օրինաչափությունների և հարաբերությունների հայտնաբերումը կամ նույնականացումը:

Ենթահողամասը փոքր հողամասերի ցանց է, որոնք ավելի մեծ հողամասի մաս են կազմում: Յուրաքանչյուր ենթահող ունի իր ուրույն տեղը ցանցում, որը հիմնված է ցանցի տողերի և սյունակների քանակի և այդ ցանցում ենթահողերի վրա:

Matplotlib-ի «subplots» մեթոդը թույլ է տալիս մեզ ստեղծել ենթահողեր: Այս ֆունկցիան վերադարձնում է գրաֆիկի օբյեկտ և ենթահողային օբյեկտների զանգված: Մենք կարող ենք մեր տվյալները գծագրել յուրաքանչյուր ենթահողում` օգտագործելով այս ենթահողամասերի օբյեկտները:

Շարահյուսություն

fig,ax=plt.subplots(nrows,ncolumns,index)

Բացատրություն

• nrows - Այս պարամետրը սահմանում է ցանցի ենթահողերի տողերի քանակը:

• ncolumns - Այս պարամետրը ցույց է տալիս ցանցի ենթահողերի սյունակների քանակը:

• ինդեքս - Այս պարամետրը սահմանում է ընթացիկ ենթահողերի ինդեքսը: Ցուցանիշը սկսվում է 1-ից և աճում է ըստ տողերի:

Կարգավորեք առանցքի պիտակների դիրքը

Matplotlib-ում կան տարբեր մեթոդներ կամ գործառույթներ, որոնց միջոցով մենք կարող ենք հարմարեցնել առանցքի պիտակների դիրքը Matplotlib գրաֆիկներում, դրանք են.

• .set_label_coords() ֆունկցիա

• set_label_position() ֆունկցիան

• set_pad() ֆունկցիա

.set_label_coords()

Այս մեթոդը օգտագործվում է ենթահողամասի պիտակի կոորդինատները սահմանելու համար։

Նշեք պիտակի սահմանային վանդակները որոշում են y պիտակի x կոորդինատների և x պիտակի y կոորդինատների լռելյայն արժեքները: Խնդիրն առաջանում է, սակայն, երբ կան բազմաթիվ առանցքներ, և պիտակները պետք է հավասարեցվեն դրանց վրա:

Պիտակի կոորդինատները կարող են նշվել նաև փոխակերպման համար: Առանցքների կոորդինատային համակարգը, որտեղ (0, 0) ներքևի ձախ անկյունն է, (0,5, 0,5) միջինը և այլն, օգտագործվում է, եթե նշված չէ Ոչ մեկը:

Օրինակ 1

import matplotlib.pyplot as p
import numpy as n

# generate some data
x=n.array([11, 22,33, 44, 55,66,77,88,99,100])

# create a subplot and plot the data
f, a = p.subplots(2,2)
a[0,0].plot(x, n.sin(x))
a[0,1].plot(x,n.cos(x))
a[1, 0].plot(x, x)
a[1, 1].plot(x, n.exp(x))
# set the x-axis label and adjust the position
a[0,0].set_xlabel('Sin graph')
a[0,0].xaxis.set_label_coords(0.35, 0)

a[0,1].set_xlabel('Cos graph')
a[0,1].xaxis.set_label_coords(0.65,0)
a[1, 0].set_xlabel('Linear graph')
a[1,0].xaxis.set_label_coords(0.35,-0.24)
a[1, 1].set_xlabel('exponential graph')
a[1,1].xaxis.set_label_coords(0.65,-0.25)

# display the plot
p.show()

Արդյունք

set_label_position() ֆունկցիա

set_position() ֆունկցիան օգտագործվում է առանցքի պիտակի դիրքը ենթապլատներում սահմանելու համար: Այս մեթոդը ընդունում է հետևյալ պարամետրերը

Դիրք − «ձախ», «աջ», «վերև», «ներքև»:

Օրինակ 2

import matplotlib.pyplot as p
import numpy as n

# generate some data
x=n.array([11, 22,33, 44, 55,66,77,88,99,100])

# create a subplot and plot the data
f, a = p.subplots(2,2)
a[0,0].plot(x, n.sin(x))
a[0,1].plot(x,n.cos(x))
a[1, 0].plot(x, x)
a[1, 1].plot(x, n.exp(x))
# set the x-axis label and y label and adjust the position
a[0,0].set_xlabel('Sin graph')
a[0,0].xaxis.set_label_position('bottom')
a[0,0].yaxis.set_label_position('left')
a[0,0].xaxis.set_label_coords(0.35, 0)
a[0,0].yaxis.set_label_coords(0.35, 0)
a[0,1].set_xlabel('Cos graph')
a[0,1].xaxis.set_label_position('bottom')
a[0,0].yaxis.set_label_position('left')
a[0,1].xaxis.set_label_coords(0.65,0)
a[0,1].yaxis.set_label_coords(0.65,0)
a[1, 0].set_xlabel('Linear graph')
a[1,0].xaxis.set_label_position('bottom')
a[0,0].yaxis.set_label_position('left')
a[1,0].xaxis.set_label_coords(0.35,-0.24)
a[1,0].yaxis.set_label_coords(0.35,-0.24)
a[1, 1].set_xlabel('exponential graph')
a[1,1].xaxis.set_label_position('bottom')
a[0,0].yaxis.set_label_position('left')
a[1,1].xaxis.set_label_coords(0.65,-0.25)
a[1,1].yaxis.set_label_coords(0.65,-0.25)


# display the plot
p.show()

Արդյունք

set_pad(), set_label ֆունկցիայի labelpad պարամետր

Set pad() ֆունկցիայի միջոցով մենք կարող ենք փոխել առանցքի պիտակի և առանցքի նշանի պիտակների հեռավորությունը:

Օրինակ, մենք կարող ենք օգտագործել հետևյալ կոդը՝ ենթահողում փոխելու համար, թե որքան տարածություն կա x առանցքի պիտակի շուրջը −

Օրինակ 3

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# generate some data
x=np.array([11, 22,33, 44, 55,66,77,88,99,100])

# create a subplot and plot the data
fig, ax = plt.subplots(2,2)
ax[0,0].plot(x, np.sin(x))
ax[0,1].plot(x,np.cos(x))
ax[1, 0].plot(x, x)
ax[1, 1].plot(x, np.exp(x))
# set the x-axis label and adjust the position

ax[1, 0].set_xlabel('Linear graph',labelpad=10)

ax[1, 1].set_xlabel('exponential graph',labelpad=10)


# display the plot
plt.show()

Արդյունք

Եզրակացություն

Եզրափակելով, առանցքի պիտակների դիրքի ճշգրտումը Matplotlib-ի օգտագործման կարևոր մասն է՝ պարզ և ճշգրիտ սյուժեներ պատրաստելու համար: Set_label_coords(), set_position() և set_pad() այն մեթոդներից են, որոնք մենք կարող ենք օգտագործել սյուժեում կամ ենթահողում առանցքի պիտակների դիրքը փոխելու համար: